import pandas as pd
import numpy as np

###################缺失值处理###################
data=pd.Series([0,1,2,3,4,5,6])
print(data)

d1=data.replace([0,1,2,3,4,5,6],[00,11,22,33,44,55,66])
print(d1)
'''
number=[[0.355690,1.165004,0.810392],[0.496757,-0.490954,-0.407960,-0.493502],[-0.202123,-0.842278,-0.948464,0.223771],[0.969445,1.357910,-0.479598,-1.199428]]
index=['0','1','2','3']
columns=['A','B','C','D']

data=pd.DataFrame(number,index=index,columns=columns)
print(data)


#填充空白
data1=data.fillna('0.355690')
print(data1)

#前一个数据填充空白(默认此列的前一个数据，axis=1前一列的哪个数据)
data2=data.fillna(method='pad',axis=1)
print(data2)
#后一个数据填充空白（默认此列的后一个数据，axis=0后一行的那个数据）
data3=data.fillna(method='bfill',axis=0)
print(data3)

#丢失缺失值的所在行
data4=data.dropna(axis=0)
#丢失缺失值的所在列
data5=data.dropna(axis=1)
'''

'''
#创建 6*4 随机数框
r_data=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('ABCD'))
#columns=list('ABCD')  快速创建行号
print(r_data)
#nan替换第2行
r_data.ix[2,:]=np.nan
print(r_data)
#插值法填充nan（列上下插值）
r_data=r_data.interpolate()
print(r_data)
'''




